河套灌区畦灌灌水质量评价与优化

范雷雷 史海滨 李瑞平 苗庆丰 孙 娜 王艳明

(1.内蒙古农业大学水利与土木建筑工程学院， 呼和浩特 010018； 2.乌兰布和灌域管理局， 巴彦淖尔 015200)

0 引言

畦灌作为当前河套灌区最主要的灌水方式之一，其灌水质量的评价始终是农田灌溉领域研究和关注的热点问题之一。国内外学者针对畦灌灌水质量的诸多影响因素进行了大量研究，并从多个角度解释和分析了各因素对灌水质量的影响[1-6]。影响灌水质量的因素有很多，包括自然性能因素(土壤质地、入渗性能、糙率、作物种类以及种植方法等)和灌水技术要素(畦田长度、畦田宽度、灌水流量、微地形以及关口时间等)，自然性能因素不易改变，因此大多数研究主要集中在灌水技术要素上，以往研究大多基于畦田长度、田面坡度、单宽流量等，存在一定局限性[7-9]。河套灌区作为我国最大的引黄灌区之一，近年来随着大型灌区续建配套、节水改造、水权转换等项目的实施[10-12]，灌区农业生产条件发生了较大变化，灌区农田渠沟灌溉排水系统布置已经完善，农田长度已基本固定。因此，对灌区灌水质量的研究开始集中在畦田宽度上，畦田宽度、单宽流量以及关口时间之间的关系密不可分，确定最优畦田宽度成为灌区急需解决的现实问题之一。

本文在现有研究基础上，于2017—2018年间开展不同畦田宽度处理下的田间灌水试验，分析其水流运动状态及灌水质量变化情况，采用SIRMOD模型模拟[13-14]、均匀试验设计和多元回归分析相结合的方法[15-17]，构建包含灌水效率、灌水均匀度以及储水效率在内的单目标优化模型，以单宽流量和灌水时间为变量，采用Java语言中冒泡排序法对其模型进行求解，寻求试验区域内最优畦灌灌水技术要素组合，进而确定灌区最优畦田宽度，为河套灌区农业水资源的合理利用与农业生态可持续发展提供理论依据。

1 试验区概况

试验在河套灌区巴彦淖尔市临河区双河镇进步村农业综合节水示范区进行，属中温带大陆性季风气候，昼夜温差大，热量丰富，光照充足，无霜期短，四季分明。该地区年平均降水量188 mm，与降水量相比，年平均蒸发量却高达2 032～3 179 mm，普遍为降水量的10～30倍，图1为示范区部分气象资料。

图1 玉米生育期内降雨量及温度变化Fig.1 Changes of precipitation and temperature in growth period of maize

2 材料与方法

2.1 试验设计

根据示范区灌溉渠系布置现状，毛渠间距大多在90～100 m，双向灌水，因此畦田长度为45～50 m[18]。采用田间对比试验方法，结合渠系布置现状将畦田长度与畦田宽度按照2∶1、2.5∶1、3∶1、4.5∶1、9∶1分为5种处理，具体布置畦田长度均为45 m，畦田宽度分别为23、18、15、10、5 m。根据白美健等[9]研究成果可知，前3个处理为宽畦，后2个为条畦，为忽略由于畦田宽度增加导致的入畦水流扩散状况，提高入畦水流状态，使其水流分布相对均匀，本研究在宽畦处理灌水时采用条形入流灌溉的方法，即沿畦田宽度均布2～3个入水口，满足灌溉水在田块内的均匀分布。项目区种植作物为玉米，品种为钧凯918号，全生育期140 d左右，种植密度为6.75株/m2，出苗率均达到90%以上。播种时施足底肥，其中磷酸二铵和钾肥按照4∶1混合施入，化肥施用量750 kg/hm2，并且在第一次灌水时追加磷酸二铵375 kg/hm2。播种前对试验田进行了激光平地，平整度由平地前的4.13 cm提高到了1.50 cm，平地效果显著。其他田间管理水平与当地水平相同。

按照网格试验设计，沿畦田长度方向(畦首、畦中、畦尾)设置5个取样点，每隔10 d采用干燥法测定土壤含水率，灌水以及降雨前后加测，玉米全生育期共灌水3次。结合郑和祥等[5]试验设计，沿畦田长度方向每隔5.0 m设置1个观测点，沿畦田宽度方向在每1/3处设一列观测点，以各观测点为中心记录测点水流推进与消退过程，其周围90%范围内的水流推进与消退完成，则认为该测点的水流推进与消退完成，观测水流推进与消退时间，结果取各个测点所测时间平均值；入畦水量通过梯形量水堰监测，畦首处水深通过水尺测定，灌水时间用秒表确定。研究区土壤物理性质和畦田灌水基本参数如表1、2所示。

表1 试验田各土层土壤容重、饱和含水率以及田间持水率Tab.1 Soil bulk density, saturated moisture content and field water capacity in each soil layer of experimental plots

表2 畦灌基本参数Tab.2 Parameters of border irrigation

2.2 研究方法

2.2.1灌水质量评价指标

本文采用灌水效率Ea、灌水均匀度Du和储水效率Es评价灌水质量[19]，计算式为

(1)

(2)

(3)

式中Zn——作物根系贮水层内平均增加水深，mm

Za——试验田平均灌水水深，mm

Zi——灌溉水入渗量最小的1/4田块内的平均入渗水深，mm

Zu——平均入渗水深，mm

Zreg——计划需水水深，mm

2.2.2土壤入渗参数估算

土壤入渗参数的准确确定是进行地面灌溉灌水质量评价和灌溉制度优化的重要前提，国内外学者对土壤入渗参数进行了大量的探讨和研究并提出了很多计算方法，但大多存在工作量大，所需试验数据过多等缺点。鉴于此现状，本研究采用SIRMOD模拟模型，在田间实测水流推进数据的基础上，采用水量平衡方程，实现对Kostiakov-Lewis公式中土壤入渗参数的逆向计算，进而求得土壤入渗系数k和入渗指数α，结果如表3所示。

入渗参数的估算采用Kostiakov-Lewis方程进行描述

I=ktα+f0t

(4)

式中I——累计入渗量，cm

表3 畦田入渗参数Tab.3 Field infiltration parameters

t——入渗时间，min

f0——稳定入渗率，cm/min，为延续之前郑和祥等[5]所做的相关河套灌区入渗参数的研究成果，本次试验f0取0

2.2.3单目标优化模型

单宽流量以及灌水时间对灌水质量影响明显，已有研究大多是在其他条件不变的情况下进行的，未考虑各要素间的交互影响，局限性很大。结合河套灌区的实际情况，畦田长度、田面坡度等田面参数通常已由农田实际情况确定，渠道水量由配水部门协调分配，并且灌区毛渠大多仍为土渠，渠道持水能力一般，近2年监测入田流量约为30～40 L/s，因此，仅能对单宽流量q和灌水时间t进行优化，进而提高灌水质量。故本文以单宽流量q和灌水时间t作为决策变量，采用SIRMOD 模型模拟与多元回归分析相结合的方法，构建包含灌水效率Ea、灌水均匀度Du以及储水效率Es之间的单目标优化模型，采用Java语言中的冒泡排序法对模型进行求解。

单目标优化模型为

maxY(q,t)=aEa(q,t)+bDu(q,t)+cEs(q,t)

(5)

其中

a+b+c=1

式中Y(q，t)——目标函数，其值在0～100%之间

a、b、c——权重系数，取a=b=c=1/3

待求灌水技术要素约束条件为

(6)

式中qmin——最小单宽流量，L/(m·s)

qmax——最大单宽流量，L/(m·s)

tmin——最小灌水时间，min

tmax——最大灌水时间，min

考虑研究区畦灌的实际情况，对单宽流量q和灌水时间t取值范围为

(7)

3 结果与分析

3.1 水流推进与消退

图2和图3分别为2017、2018年不同处理的水流推进和水流消退曲线。从图中可以看出，各处理近2年灌溉情况基本相同且变化规律一致，从水流推进来看，从畦首到畦尾不同畦田宽度处理水流推进时间为25～70 min，水流消退时间变化范围在150～550 min之间，并且当畦田宽度越小时，水流推进越快，反之水流推进越慢；对于水流消退曲线，各处理之间变化幅度较大，当畦田宽度在18～23 m时，畦首和畦尾消退时间差异不大，畦首位置消退时间较畦尾略长；当畦田宽度在5～15 m时，畦首消退时间较短而畦尾消退时间较长，这主要是由于当畦田宽度较大时，灌水时间延长，畦首始终聚集大量灌溉水，导致消退减慢，而当畦田宽度越小时灌溉水快速推进至畦尾并且大量聚集，导致畦尾入渗时间增加，而此时畦首水量不足，入渗时间缩短，灌水不均匀。

图2 2017年不同处理水流推进和水流消退曲线Fig.2 Water advance and recession curves in 2017

图3 2018年不同处理水流推进和水流消退曲线Fig.3 Water advance and recession curves in 2018

3.2 灌水质量评价

图4 灌水质量评价指标变化Fig.4 Irrigation quality evaluation indexes

图4为不同畦田宽度处理下2017、2018年两年灌溉质量评价指标变化情况。从图中可以得出，2017年各处理(畦田宽度分别为23、18、15、10、5 m)的灌水效率Ea在62.70%～87.00%之间，灌水均匀度Du在76.50%～90.50%之间，储水效率Es在87.80%～100%之间；2018年各处理的灌水效率Ea在59.78%～79.90%之间，灌水均匀度Du在82.70%～90.80%之间，储水效率Es在83.40%～100%之间。分析两年数据可以发现，当畦田宽度为18～23 m时，灌水效率Ea仅有59.78%～77.40%，灌水均匀度Du在84.61%～87.02%之间，尽管此时储水效率Es为100%，但其灌水效果仍然较差，原因是畦田宽度较大，导致相对入畦单宽流量减小，水流推进减慢，推进过程中深层渗漏增加，灌水效率降低。随着畦田宽度的缩小，灌水效果越来越好，当畦田宽度缩小到10～15 m时，此时灌水效率和灌水均匀度分别为70.20%～87.00%、86.77%～90.80%，灌水效果最好；而当畦田宽度继续缩小到5 m时，此时灌水效率、灌水均匀度以及储水效率均会有一定程度降低，原因是随着畦田宽度的缩小，相对入畦单宽流量增加，水流快速推进至畦尾，且大量灌溉水聚集在畦尾，造成畦尾入渗水深增加，深层渗漏严重，而此时畦首由于灌水量不足，入渗水深减少，故灌水效率、灌水均匀度、储水效率均有一定程度降低。

3.3 灌水质量模拟与回归分析

采用SIRMOD模型对各灌水技术要素进行模拟，模型中所需参数采用示范区实际参数(畦田长度45 m，坡度0.111 6%，计划灌水深度80 mm)，入渗参数取示范区均值，其中k=0.645 28 cm/minα，α=0.434 9，结合河套灌区实际情况以及已有研究成果，单宽流量q取值范围在1～4 L/(m·s)之间，灌水时间t变化范围在10～60 min之间，将上述两因素均分设计，如表4所示。

表4 试验设计方案与灌水质量模拟结果Tab.4 Test design and irrigation quality simulation results

为了分析单宽流量q与灌水时间t对灌水质量的影响，本研究通过SAS分析软件对表4中的灌水效率Ea、灌水均匀度Du以及储水效率Es进行多元回归分析，以单宽流量q和灌水时间t作为自变量建立多元回归模型，回归结果为

(8)

采用式(8)计算得到的灌水效率Ea、灌水均匀度Du以及储水效率Es与SIRMOD模型模拟值具有较高的一致性(图5)，决定系数R2分别为0.922 7、0.946 8、0.905 5，说明模型可靠。

理想灌水质量应该是灌水效率、灌水均匀度以及储水效率都达到最大值，将式(8)代入式(5)，建立单目标优化模型

(9)

图5 灌水质量拟合值与模拟值关系Fig.5 Relationship diagram of irrigation quality fitting value and analog value

为确定获得最大灌水质量时的单宽流量以及灌水时间，采用Java语言中的冒泡排序法对方程组进行求解，得到最优的灌水技术要素组合为q=2.81 L/(m·s)、t=21.21 min。

将所求参数代入式(8)、(9)中，可得Ea=95.00%，Du=81.02%，Es=94.96%，Y(q，t)=90.32%；同时将所求参数代入SIRMOD模型软件中求得Ea=92.4%，Du=81.3%，Es=97.4%。

由上文可知，示范区入田流量为30～40 L/s，已知最优单宽流量q=2.81 L/(m·s)，故初步确定此时最优畦田宽度为10.7～14.2 m，与实测分析结果近乎一致。同理，对于河套灌区更具广泛意义的典型灌水技术参数优化组合同样可以采用相同的方法确定，结果见表5。

表5 河套灌区典型灌水技术参数优化组合Tab.5 Optimized combination of typical irrigation technical parameters in Hetao Irrigation District

注：*为河套灌区典型田面参数，选用MIAO等[20-21]研究成果确定。

4 讨论

采用SIRMOD模型模拟、均匀试验设计以及多元回归分析相结合的方法，将单宽流量q以及灌水时间t作为决策变量，构建了包含灌水效率Ea、灌水均匀度Du以及储水效率Es在内的单目标优化模型，通过Java语言中的冒泡排序法求解示范区内最优灌水技术要素组合，参考MIAO等[20-21]关于河套灌区典型田面参数，本研究进一步确定了高、中、低3种渗透土壤下单宽流量q与灌水时间t的最优组合，但由于灌区渠灌系统复杂，入田流量各不相同，故不同土壤入渗速率下适宜畦田宽度需根据当地实际流量确定。此外在确定适宜灌溉技术要素时并未考虑农业机械、劳动成本等因素影响，结果仍需进一步研究。

5 结论

(1)通过开展田间试验了解了不同畦田宽度处理下的水流运动情况，分析了不同畦田宽度对灌水质量的影响。结果表明，畦田宽度较大时灌水质量整体不佳；适当缩小畦田宽度到10～15 m时，能明显提高灌水质量；当继续缩小畦田宽度时，灌水质量反而会有所降低。

(2)结合田间实测资料，采用SIRMOD模型模拟、均匀试验设计以及多元回归分析相结合的方法，构建了包含灌水效率Ea、灌水均匀度Du以及储水效率Es在内的单目标优化模型，将单宽流量q以及灌水时间t作为决策变量，采用Java语言中冒泡排序法对模型进行求解，得到畦灌灌水技术要素的优化组合q=2.81 L/(m·s)、t=21.21 min，结合示范区实际入田流量，初步确定最优畦田宽度为10.7～14.2 m。